RGNN

PC-RGNN：用于 3D 物体检测的点云补全和图神经网络

基于 LiDAR 的 3D 物体检测是自动驾驶的一项重要任务，当前的方法受到远处和遮挡物体的稀疏和部分点云的影响。在本文中，我们提出了一种新颖的两阶段方法，即 PC-RGNN，通过两个特定的解决方案来应对此类挑战。一方面，我们引入了一个点云完成模块来恢复密集点和整个视图的高质量提案，同时保留原始结构。另一方面，设计了一个图神经网络模块，该模块通过局部-全局注意机制以及基于多尺度图的上下文聚合全面捕捉点之间的关系，大大增强了编码特征。在 KITTI 基准上进行的大量实验表明，所提出的方法比以前最先进的基线方法有显著的进步，凸显了其有效性。